"""운영자 판정과 대조해 밴드 임계(기본 70/30)가 맞는지 스윕한다.

**왜 decision_stats 가 아니라 이것인가**

`decision_stats` 의 교차표는 제출물의 **현재** riskBand 를 쓴다. 그런데
`_rescore_submission` 이 14개 지점에서 점수를 덮어쓰고 폴더 리로드마다 큐 전체를
리스코어하므로, 판정한 뒤 이미지를 더 넣으면 이미 판정된 케이스의 밴드가 바뀌어
교차표가 소급 변동한다. 판정 시점의 점수를 보존하는 것은 `decisionSnapshot` 뿐이다.

그래서 이 스크립트는 스냅샷에서 (판정 시점 점수, 판정) 쌍만 뽑아 임계를 스윕한다.

**제외되는 행** — 제외 사유를 반드시 함께 읽어야 한다:
  unreviewed        아직 판정 안 함
  no_snapshot       판정은 있으나 스냅샷이 없음 (스냅샷 도입 이전)
  legacy_pre_stamp  스코어러 스탬프 도입 이전 행. 원점수를 복원할 수 없다

**읽는 법**
  over  = high 로 분류했는데 운영자가 승인한 건수 → 과탐. 많으면 high 임계가 낮다.
  under = low 로 분류했는데 운영자가 반려한 건수 → 미탐. 0 이 아니면 medium 임계가 높다.

분모(high_n / low_n)가 5 미만인 줄은 해석하지 않는다. 특히 low_n 이 0 이면
under 는 언제나 0 이므로 "미탐 없음"이 아니라 "측정 불가"다 — 코퍼스에 저위험으로
떨어지는 이미지가 섞이지 않으면 이 열은 영원히 0 이다.

사용법:
    python scripts/sweep_thresholds.py data/corpus.sqlite3
"""

from __future__ import annotations

import argparse
import json
import sqlite3
import sys
from collections import Counter

HIGH_CANDIDATES = (50, 60, 70, 80)
MEDIUM_CANDIDATES = (20, 30, 40)
MIN_DENOMINATOR = 5


def collect(db_path: str):
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    conn.row_factory = sqlite3.Row
    pairs = []
    skipped = Counter()
    try:
        for row in conn.execute("select payload from submissions"):
            submission = json.loads(row["payload"])
            decision = submission.get("decisionStatus", "unreviewed")
            if decision == "unreviewed":
                skipped["unreviewed"] += 1
                continue
            snapshot = submission.get("decisionSnapshot")
            if not snapshot:
                skipped["no_snapshot"] += 1
                continue
            if snapshot.get("scorerVersion") == "legacy":
                skipped["legacy_pre_stamp"] += 1
                continue
            score = snapshot.get("riskScore")
            if score is None:
                skipped["no_score_in_snapshot"] += 1
                continue
            pairs.append(
                {
                    "id": str(submission.get("id", "")),
                    "score": int(score),
                    "band": snapshot.get("riskBand"),
                    "decision": decision,
                    "scorerVersion": snapshot.get("scorerVersion"),
                }
            )
    finally:
        conn.close()
    return pairs, skipped


def sweep(pairs):
    results = []
    for high in HIGH_CANDIDATES:
        for medium in MEDIUM_CANDIDATES:
            if medium >= high:
                continue
            high_rows = [p for p in pairs if p["score"] >= high]
            low_rows = [p for p in pairs if p["score"] < medium]
            results.append(
                {
                    "high": high,
                    "medium": medium,
                    "highN": len(high_rows),
                    "overDetection": sum(1 for p in high_rows if p["decision"] == "approved"),
                    "lowN": len(low_rows),
                    "underDetection": sum(1 for p in low_rows if p["decision"] == "rejected"),
                }
            )
    return results


def main() -> int:
    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
    parser.add_argument("db", help="판정이 쌓인 SQLite 경로")
    parser.add_argument("--json", action="store_true")
    args = parser.parse_args()

    pairs, skipped = collect(args.db)
    results = sweep(pairs)

    if args.json:
        print(json.dumps({"pairs": pairs, "skipped": dict(skipped), "sweep": results}, ensure_ascii=False))
        return 0

    # 비ASCII 는 stdout 에 넣지 않는다 (콘솔이 cp949 라 죽은 이력).
    print("usable pairs: %d   skipped: %s" % (len(pairs), dict(skipped)))
    if not pairs:
        print("")
        print("no decisions to sweep yet - see docs/operations/calibration-corpus.md")
        return 0

    versions = Counter(p["scorerVersion"] for p in pairs)
    print("scorer versions in sample: %s" % dict(versions))
    if len(versions) > 1:
        print("WARNING: mixed scorer versions - scores are not comparable across them")
    print("")
    print("%-18s %6s %6s %6s %6s" % ("thresholds", "highN", "over", "lowN", "under"))
    for item in results:
        flag = "" if item["highN"] >= MIN_DENOMINATOR and item["lowN"] >= MIN_DENOMINATOR else "  (n<%d)" % MIN_DENOMINATOR
        print(
            "high>=%-3d med>=%-3d %6d %6d %6d %6d%s"
            % (
                item["high"],
                item["medium"],
                item["highN"],
                item["overDetection"],
                item["lowN"],
                item["underDetection"],
                flag,
            )
        )
    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())